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[社会调查] SPSS软件中英文对照词典

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发表于 2009-1-6 22:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
Absolute deviation, 绝对离差) I1 X' o+ N# h; z8 \4 W2 M/ D
Absolute number, 绝对数
( `0 N3 c  O6 h0 x2 UAbsolute residuals, 绝对残差) o; k! C" B# Q, \$ j
Acceleration array, 加速度立体阵
2 j' X$ C  {& o  `8 `# p7 i: fAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度8 B( [% }; S) M: A6 i* T$ T
Acceleration normal, 法向加速度
3 }  {* ~" R+ u; n9 \( C+ y, C3 HAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
% x0 {9 V9 @% D6 g- _Acceleration tangential, 切向加速度
) z$ ~# s  \; @9 ~Acceleration vector, 加速度向量
5 J8 Z* \$ Q; C5 a9 V. B5 tAcceptable hypothesis, 可接受假设
5 G; p% P) O% e/ r( @Accumulation, 累积
' S0 k* |. q1 ?; g  w' \' iAccuracy, 准确度4 i. w+ h+ ?6 }% \$ G+ \1 F! E
Actual frequency, 实际频数
+ A6 ^3 V; u$ L; h1 U, |Adaptive estimator, 自适应估计量
# G2 B4 T, P2 y* J# v0 O: eAddition, 相加; ?5 q- j2 a" ^3 [5 }5 L  g! t" p9 u
Addition theorem, 加法定理
2 H/ d1 f$ L- m  C* k7 bAdditivity, 可加性
0 x" T  \! I. zAdjusted rate, 调整率) K$ F: J9 h6 k: n
Adjusted value, 校正值& _8 z, J, q* v' H1 q
Admissible error, 容许误差# R  \2 S. e( k/ s+ S1 y
Aggregation, 聚集性
% R$ e8 l8 |7 tAlternative hypothesis, 备择假设
- k0 }  ]9 T2 C; o* G% F* p) |Among groups, 组间
, b; c2 _, v) @' e& O* b6 BAmounts, 总量
. z2 u8 p  }4 [, b0 E* {: }- IAnalysis of correlation, 相关分析
3 W; i. j4 K$ A+ v; j) @+ @Analysis of covariance, 协方差分析& M" O2 s; A* o4 b- Z5 {0 G
Analysis of regression, 回归分析
! m, r& ^( {2 ]5 |6 }" ?Analysis of time series, 时间序列分析. k; W0 u. X, Z  o5 i2 H
Analysis of variance, 方差分析* x! [+ j% O, c  B
Angular transformation, 角转换
" x! R" `- X9 r7 L* n- T2 cANOVA (analysis of variance), 方差分析
, M- ]( J# I: O. S. j4 M# ?0 UANOVA Models, 方差分析模型
, h+ I2 p+ O9 Y' D3 zArcing, 弧/弧旋: E8 S; M; y' J# L* X
Arcsine transformation, 反正弦变换4 Y7 M7 E: {$ n& {+ `
Area under the curve, 曲线面积+ C- M# H  ^: B: L
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
) j& O" m2 c9 U' f) a$ N0 ^ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
* r- X8 c8 {. i, S4 L! s) m" K# KArithmetic grid paper, 算术格纸) g% H* [$ V& [' q) f5 x, [) P$ `
Arithmetic mean, 算术平均数
% m5 z$ _& p0 V. D3 G) L' Z4 VArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
) E7 O% o- v* [/ {  SAssessing fit, 拟合的评估
8 q5 A" e% }# g7 M. ]Associative laws, 结合律) \/ K" D+ w+ B, F3 p
Asymmetric distribution, 非对称分布- D) B1 d8 G* J- f$ ~& U
Asymptotic bias, 渐近偏倚
) ]7 q1 Z1 F; h4 q6 q* ?  _Asymptotic efficiency, 渐近效率9 d' b& e! o& E3 \* v% j& ]8 m
Asymptotic variance, 渐近方差1 K: E8 H, {2 F- d# ~( m; |
Attributable risk, 归因危险度. G2 P  y/ k  C+ n
Attribute data, 属性资料& j7 |& @# U  B8 R3 D; [2 c& C& |. ]
Attribution, 属性
/ Q% x, \# `7 ~9 ^( z# s+ M; YAutocorrelation, 自相关+ U9 N; X7 u$ H) ~2 ~
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
1 W8 d1 n& V6 n0 I2 xAverage, 平均数- k$ q( e$ U9 l$ h
Average confidence interval length, 平均置信区间长度3 [2 a+ W4 E; P6 a# B& |3 G
Average growth rate, 平均增长率5 U7 {+ l' x# w( W4 R* o3 ?+ D8 e4 l
Bar chart, 条形图( N) p/ ^- g* r5 a
Bar graph, 条形图9 `- h5 R4 m; Z+ Z+ i( j6 W# t) H
Base period, 基期
  U; c# O; a5 Q: f% u/ PBayes' theorem , Bayes定理% m6 E' H5 D& U2 E! N0 w
Bell-shaped curve, 钟形曲线
8 G9 F  M1 `  Y/ B) R* lBernoulli distribution, 伯努力分布' s: S! l6 y* p# \( Z/ h8 v3 p
Best-trim estimator, 最好切尾估计量& f5 X  S$ @- P& A' {
Bias, 偏性3 U+ G: P. g' y2 v  q$ ?
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归' Q; A' v8 b  q& k+ n
Binomial distribution, 二项分布
" @/ Q" a( j2 `- xBisquare, 双平方) B6 g+ W! r4 C0 Y. O8 a
Bivariate Correlate, 二变量相关5 e6 k$ Z  ]. G' N( M
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
; P0 t4 s. b  {3 D+ e% HBivariate normal population, 双变量正态总体# f( F, A/ f. A9 i
Biweight interval, 双权区间2 K3 K% @, @8 R
Biweight M-estimator, 双权M估计量
5 @0 L( W4 r/ mBlock, 区组/配伍组
' d6 u  f& M( S- xBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包/ b9 m: F6 G' t6 K' |7 I
Boxplots, 箱线图/箱尾图" z/ v: Y/ L- E$ p# B0 \
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
+ ?) a8 O& i3 P7 fCanonical correlation, 典型相关# F( ?# p  Z- U* ^7 o
Caption, 纵标目
' m# S9 `, a: @, }2 O! L+ D. s" ^Case-control study, 病例对照研究5 F1 N8 w; h) Q0 P$ r. u4 _
Categorical variable, 分类变量
, Q, A" [  o9 g- _) \4 G. jCatenary, 悬链线3 W% m; b  B$ D* B
Cauchy distribution, 柯西分布1 v9 J" B7 Q# y
Cause-and-effect relationship, 因果关系( j2 Q: {* s( c: v
Cell, 单元+ v1 d# ^' P4 S+ h+ Y
Censoring, 终检
1 ^/ O& F0 q  l5 ECenter of symmetry, 对称中心% P" P8 J( x! x1 U7 U  W
Centering and scaling, 中心化和定标
$ C6 A" Y8 e% Z+ g: ~. J9 Z+ GCentral tendency, 集中趋势
# ?8 l, v0 @) B5 q" \3 H5 NCentral value, 中心值% ^8 m1 B* B$ |6 \3 C7 }. Z
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
9 |6 ?- q( [/ I' l* z' v5 p$ {Chance, 机遇, u) q9 Y! c' j. T. L0 f; l. W
Chance error, 随机误差% _: v9 Q5 R) l, t
Chance variable, 随机变量" r$ ]$ c- {1 F. P) |; ]
Characteristic equation, 特征方程
8 }" z; Y4 E( D) LCharacteristic root, 特征根
- F' ]' U  M0 M: R9 F7 x# `Characteristic vector, 特征向量4 R; Z& p% }7 r5 j% c8 j: f+ g/ z
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则& e0 _6 N. l  k* Y
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图  P0 q) @. p: P& M$ ?. G( u0 l
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验6 V0 J' o1 K) i$ L3 `2 f; [# U4 x. ~
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解& E% A9 j$ s- ?0 [" e, ?' R
Circle chart, 圆图
' `/ S, B: X  H+ b' aClass interval, 组距) k! O9 w8 W& H+ K
Class mid-value, 组中值
' q, x6 ]: v6 x: P& GClass upper limit, 组上限4 ~8 B8 d, a& x( s/ Y1 E" o
Classified variable, 分类变量1 x  B6 }0 n+ J1 D+ y8 G
Cluster analysis, 聚类分析
+ J7 t: N- i, J5 `+ i; iCluster sampling, 整群抽样& @7 P7 ^- K" H% J! W# |; l
Code, 代码4 ?% C: X6 o) l/ p, E' f
Coded data, 编码数据3 P# Z$ a5 w/ V2 Z  O0 U9 _
Coding, 编码
, A. P" i+ x6 Q3 SCoefficient of contingency, 列联系数
# X1 E, t% R1 P/ q1 u1 ~! v7 q/ uCoefficient of determination, 决定系数9 p7 r' D) q6 a  s+ W. [' d
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数. {4 K* E! f5 x7 u& `
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数2 A$ d0 V0 ?! p! E2 c# P
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数1 @9 s- X' X5 [
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
, p8 ~! K, R* h" \) `0 ?$ pCoefficient of regression, 回归系数7 I) `0 L' {7 b  }4 G6 H& w; u1 r
Coefficient of skewness, 偏度系数
* y9 P9 ?2 i3 SCoefficient of variation, 变异系数
: V  N$ B" J# f5 b) z- H6 sCohort study, 队列研究9 K- [: i9 \8 d
Column, 列
6 t. v3 o6 H4 vColumn effect, 列效应
3 p. H+ p# \0 [Column factor, 列因素$ t. z" x; {( s( T
Combination pool, 合并
# F! X1 h2 f& i! a1 mCombinative table, 组合表
- ?6 h- v0 [; {2 S: ^3 v( }Common factor, 共性因子
5 i1 ?6 y  u7 G) R* vCommon regression coefficient, 公共回归系数
2 H( Y8 W: O+ W$ b1 b2 ^: XCommon value, 共同值7 c& D6 s5 N3 o! k4 L
Common variance, 公共方差
6 ?" h( K# n7 q7 {( n. m$ T  |Common variation, 公共变异
- o  d6 |0 O2 K2 L/ lCommunality variance, 共性方差. k! m6 t( @- x! b- C% M4 E
Comparability, 可比性
4 f1 v' r, K7 \  ^( c& `Comparison of bathes, 批比较
$ q6 M* p8 z; X2 _Comparison value, 比较值
- n3 _7 |5 m7 l* m2 f/ B% [Compartment model, 分部模型
$ u% r3 @- }7 N/ g+ G7 rCompassion, 伸缩" ?0 N- E* J' s( N; x0 k! |0 b) z  M
Complement of an event, 补事件
8 b- X( n9 ~" uComplete association, 完全正相关  r2 v* g# r2 g# R/ u
Complete dissociation, 完全不相关: D) A3 S, Z4 E3 `
Complete statistics, 完备统计量
9 n% ^) e/ \  j3 b! y: uCompletely randomized design, 完全随机化设计  Z: S& }' \3 E+ v' o9 |
Composite event, 联合事件
' ?# b$ K0 I  C0 F1 ]# BComposite events, 复合事件" a( Y0 M( J6 ^* B. o
Concavity, 凹性0 S& S0 {; @+ R$ K! J
Conditional expectation, 条件期望
9 h5 l4 [6 d, P0 ~Conditional likelihood, 条件似然! |; i& W0 X1 M8 q& q' \: t, S
Conditional probability, 条件概率& [, i5 V5 `7 B, _4 g
Conditionally linear, 依条件线性  V3 {5 D; i  D" i/ }
Confidence interval, 置信区间* |' [6 C" `& @* F9 ]8 D( T5 ^3 P$ g  n
Confidence limit, 置信限
7 Z! j* ]8 o8 f6 [6 w# Y9 sConfidence lower limit, 置信下限6 Q6 M) p2 s9 i3 [1 |, @
Confidence upper limit, 置信上限5 T, E& R# N1 M. G  Y
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析# a3 }% t* B! W) @2 X* K
Confirmatory research, 证实性实验研究
1 F$ e9 S& S% [2 cConfounding factor, 混杂因素
* C- u4 g/ L8 J/ LConjoint, 联合分析9 w( R" C* M! K
Consistency, 相合性0 `3 l9 V6 V. V( k& w: |
Consistency check, 一致性检验$ t9 w  z2 q3 t! R+ w- n) t9 k+ D
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计# Q  P: U$ P7 X& j7 _( c4 d4 D3 N
Consistent estimate, 相合估计& z' B! G* ?, d# N0 y5 d3 }  P
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归7 P8 W! M1 ^1 @
Constraint, 约束
3 [: H* m. ~- c# F4 \9 x" eContaminated distribution, 污染分布7 B) Z% w% j; q
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布; Y& {7 O$ M, D. R' F
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
4 ~, W5 V, A+ J! `; AContamination, 污染% S& g: S; C* e( G* Y5 ]- _
Contamination model, 污染模型% z5 y' I# x2 `
Contingency table, 列联表1 B# T: O% `( D. i* B8 {
Contour, 边界线
( R& G! |0 q* O" ?( [: }Contribution rate, 贡献率
$ u7 R9 h1 z% M; i5 w& J3 O3 xControl, 对照/ c+ W5 P" u8 X
Controlled experiments, 对照实验
4 ^' ~/ T  s: B: Z3 H# `Conventional depth, 常规深度/ I, Y, I: }/ L0 L; l8 d
Convolution, 卷积: c: F$ Y# R$ R7 M& P! c
Corrected factor, 校正因子
6 t, J8 K0 ]! z& N" ]Corrected mean, 校正均值/ G1 O% @3 @+ U  x" X2 \
Correction coefficient, 校正系数6 Y' d0 m( F1 _# A$ B$ u
Correctness, 正确性1 ^/ F! b# |3 r. ?5 K! a: ^
Correlation coefficient, 相关系数2 l) R' S$ p8 X2 y8 L' {
Correlation index, 相关指数, C% r) G3 ~: I" }' `
Correspondence, 对应% L7 Z1 A% p; o" Z& ?3 h( @
Counting, 计数
9 F# u" b1 x  L5 a9 ^Counts, 计数/频数
7 C- W8 S+ O! U  yCovariance, 协方差! i" ]' O. C1 h& M6 J
Covariant, 共变
4 o8 R% Y+ p  M) M' z& l6 R, v3 pCox Regression, Cox回归* n4 G) [4 a- c1 v9 v
Criteria for fitting, 拟合准则
+ `9 N) a( J8 B, R' e" s) x/ QCriteria of least squares, 最小二乘准则
; W0 J- v  d+ p2 K/ bCritical ratio, 临界比0 X! N0 b) Z3 ]/ m; r# D. e. g' e; T% U
Critical region, 拒绝域
( I2 J. z% i1 R7 JCritical value, 临界值- A4 o8 k, {! E
Cross-over design, 交叉设计
; \9 ~1 |$ }1 pCross-section analysis, 横断面分析
: `3 y# k/ U! u& c. OCross-section survey, 横断面调查8 ~2 m+ g) ?6 n! ?: P
Crosstabs , 交叉表 3 \4 ]1 l4 y! Q; J' o. K
Cross-tabulation table, 复合表
0 s7 S& B) G) b& ZCube root, 立方根' b5 L, w  \* N3 ~& L0 x+ s
Cumulative distribution function, 分布函数7 P* Z1 U( d& t3 {
Cumulative probability, 累计概率7 V* n2 N4 b- b( s( g6 E" c
Curvature, 曲率/弯曲
0 {1 k8 L- e1 X% Y; VCurvature, 曲率8 |4 u2 _% B/ Y8 j2 c2 R+ h/ _
Curve fit , 曲线拟和
1 S( }" ]8 n4 [& w, ]- W8 D( a% CCurve fitting, 曲线拟合) F: h) \9 k* Z/ y- j: M7 |' u; m
Curvilinear regression, 曲线回归
1 B/ g5 D. y3 d% Z! RCurvilinear relation, 曲线关系
4 o2 K% b& O1 @Cut-and-try method, 尝试法, o5 o* q+ G  I0 V- t& L) I
Cycle, 周期) y* _7 o0 T( \8 w$ r
Cyclist, 周期性
+ l* a" I; U1 y2 U$ o7 L" z* Q" \D test, D检验* ^, c' p0 i8 B# B) k
Data acquisition, 资料收集
  O  m$ J2 }0 X7 S- E0 X( ~Data bank, 数据库0 A; X  ~8 N; u# u. A, {4 _6 L
Data capacity, 数据容量
1 p  L& {4 u! Q) F: v2 aData deficiencies, 数据缺乏( a. T  F2 M+ ~6 j4 @4 l
Data handling, 数据处理- r5 P) P8 t6 m9 L+ e( k
Data manipulation, 数据处理+ O0 k, b& h( V7 V4 E5 h: m& L5 u
Data processing, 数据处理8 |* Y8 d$ [; N2 N+ s
Data reduction, 数据缩减
- r( |2 g: S' P$ U7 I7 \5 @Data set, 数据集/ @( \( X) G% s5 p0 y3 e
Data sources, 数据来源) w' }9 B: z8 l4 C% w  x
Data transformation, 数据变换. [; u7 \' G: c) K1 Y
Data validity, 数据有效性0 C" ^' F0 j' j' \$ ^5 C$ e
Data-in, 数据输入
) ~1 O, r$ w5 ]& \6 z* [2 L" vData-out, 数据输出% |. ~0 {; a( W+ `0 M
Dead time, 停滞期
) @, m: d& v# {5 VDegree of freedom, 自由度& h' y5 v/ p4 C, K
Degree of precision, 精密度7 C7 H# }- y) v" M. f
Degree of reliability, 可靠性程度
! k  Z! f, S, Z& o  w6 Z' jDegression, 递减; S1 D+ X, t* O9 ~8 l, M
Density function, 密度函数
0 t; ?/ \* R+ o1 ~Density of data points, 数据点的密度
  m$ O" c; H( ^  J; X5 j" u, RDependent variable, 应变量/依变量/因变量
5 Z) w, K! f/ y1 K9 xDependent variable, 因变量" @! c- ?* A3 F( ?, y8 l
Depth, 深度9 l, C8 e  U9 f
Derivative matrix, 导数矩阵
8 q$ \1 t% }0 l9 S' r- |, fDerivative-free methods, 无导数方法
) I" I+ d$ {6 f2 y8 {Design, 设计; M6 A5 Q9 m( `' z" M) g" I  S
Determinacy, 确定性
5 I! b. J" @7 M  O' e# p' \Determinant, 行列式
( J0 y3 A% a4 _- lDeterminant, 决定因素/ }5 B' o4 H3 G: P+ }
Deviation, 离差
* S$ b, n$ R/ NDeviation from average, 离均差8 ?0 q5 W4 ~5 o. @" [9 n
Diagnostic plot, 诊断图) m. r# k- p7 K* g9 V3 C
Dichotomous variable, 二分变量
2 Q( W3 i& Y& u: tDifferential equation, 微分方程9 U% X6 g" g% ^/ h+ W/ Z+ q
Direct standardization, 直接标准化法2 d  \$ {, @. A4 ]2 W; T5 k
Discrete variable, 离散型变量
' v6 u1 l  {# R9 D* vDISCRIMINANT, 判断 2 p1 t  p/ Z- _2 @0 e# e; p
Discriminant analysis, 判别分析/ ^3 k% F. `, }* J) i5 i+ y
Discriminant coefficient, 判别系数
, i9 T4 r, V- m' w2 ODiscriminant function, 判别值
/ s5 E$ T, X6 w6 D0 b6 S- rDispersion, 散布/分散度
" j- ~9 \1 m4 L6 v3 cDisproportional, 不成比例的, H: J0 k4 R- \
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
* a1 G  W+ B0 zDistribution free, 分布无关性/免分布
- V) k  Q8 `8 }Distribution shape, 分布形状
: |( I6 E' I/ y; }) X; a4 uDistribution-free method, 任意分布法
9 A8 O" j( r4 iDistributive laws, 分配律7 D3 V) l% Z' W6 ?5 k
Disturbance, 随机扰动项' ?3 [2 x( p2 C
Dose response curve, 剂量反应曲线
0 B7 L# p4 h% I5 C2 ZDouble blind method, 双盲法
* d* b( U6 R/ j; c$ e4 j' xDouble blind trial, 双盲试验8 V4 r) N1 m% N) Y+ F
Double exponential distribution, 双指数分布
8 L" X9 P6 Z/ Q- b3 v% d( MDouble logarithmic, 双对数2 b9 r# i6 C! b2 U% O# u
Downward rank, 降秩' p2 a7 H& q9 `9 ^/ `( t
Dual-space plot, 对偶空间图
+ O. i3 M3 ^- U  v; TDUD, 无导数方法. L9 V: ?, ^. y* U* a/ F% W
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法3 M) J) d6 A' Q! |
Effect, 实验效应
5 G5 u9 Q; c+ aEigenvalue, 特征值
4 A) N8 \6 i3 z; o" I. ^Eigenvector, 特征向量
$ s9 _. ~6 `2 U; G) @Ellipse, 椭圆
' @7 m$ s% {$ M, NEmpirical distribution, 经验分布5 d. v; w$ U  B0 L" H
Empirical probability, 经验概率单位. Y" X8 P/ G: N9 k6 M8 {4 W
Enumeration data, 计数资料1 A5 L- V6 M, [/ B+ S: n+ K0 n  C2 ~
Equal sun-class number, 相等次级组含量7 C% j, d' o# q* L; C
Equally likely, 等可能
1 ~+ i! b6 z. TEquivariance, 同变性
5 q" l3 k  b/ ?  {0 {Error, 误差/错误' r% M( N$ z# R7 M, `
Error of estimate, 估计误差
- @+ k0 z% `7 ?Error type I, 第一类错误
0 o: {2 k( [: G1 Z0 m; |Error type II, 第二类错误
2 u! D5 u! R9 k2 u5 j1 NEstimand, 被估量% D! K  F- O7 l: o( Z& C4 B  {6 \
Estimated error mean squares, 估计误差均方
3 y% u- `8 m; K2 ~, u" z) s6 W! BEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
1 v- `, P0 e9 L; ?2 r5 FEuclidean distance, 欧式距离
8 T/ \7 l7 N5 Q  S' l9 rEvent, 事件3 f& J  L( _2 R+ d
Event, 事件3 n9 r; T# w* P. ]; `7 c
Exceptional data point, 异常数据点
9 o/ b( v6 O5 a( P9 ~) F4 {Expectation plane, 期望平面
" a4 H( t# n9 H! _/ J  c  j# N+ DExpectation surface, 期望曲面
. v6 N! ?2 \3 M& N( m" @* l5 \" wExpected values, 期望值
% c( k2 u8 W/ q* |; D- J+ LExperiment, 实验3 J: e& T: K$ F" H% H: s7 F/ |
Experimental sampling, 试验抽样) f, L' q5 {4 Z3 H0 b( B! A
Experimental unit, 试验单位/ o# W2 T9 n; C5 y  K
Explanatory variable, 说明变量/ T2 K1 j1 r7 F0 ~( n9 b9 }
Exploratory data analysis, 探索性数据分析0 s6 d- c* R0 L2 Z
Explore Summarize, 探索-摘要
- h! H( [( G& gExponential curve, 指数曲线/ }$ o! J1 ]' w
Exponential growth, 指数式增长
. f# h- B# F$ S7 Y9 _2 d; sEXSMOOTH, 指数平滑方法 " [9 {. B& a  {+ B; o7 [7 z5 F
Extended fit, 扩充拟合* Z6 D* d7 C1 c( g$ U
Extra parameter, 附加参数$ w! ]0 ~$ y" j: Z% n- O5 C6 R  |
Extrapolation, 外推法7 ]: [1 z# c) w) V1 D/ a) e) |$ [
Extreme observation, 末端观测值
' m5 s9 u* I& l4 Y$ U: y; E& A: gExtremes, 极端值/极值' O) F* C" H1 y2 x9 L
F distribution, F分布0 l7 `/ c2 m8 M2 |# X- i" J9 m2 y
F test, F检验  w3 t- R$ T: D$ I8 G- W8 V
Factor, 因素/因子
8 s" l1 Y6 }! Z1 AFactor analysis, 因子分析3 }* i0 y' t  j+ n. ~5 d0 J( b
Factor Analysis, 因子分析
6 j" m* H- X( T7 V% [Factor score, 因子得分 7 D9 T, K' g3 a- X- y
Factorial, 阶乘
" y% |8 w0 D' p; a6 P1 XFactorial design, 析因试验设计9 `% W% z. r: D+ y7 x# B
False negative, 假阴性
3 ^8 z1 h; Q; c4 o& K/ j; p8 \8 `7 WFalse negative error, 假阴性错误( W. z& k% h- G/ v! ~. S4 H% q# @8 y
Family of distributions, 分布族' n" q  O2 S' R3 g
Family of estimators, 估计量族$ S4 S9 T( q9 y) z
Fanning, 扇面4 @; G& \8 R9 n8 j
Fatality rate, 病死率
  o1 B/ c- ~8 ?" H" gField investigation, 现场调查% \! A* j7 [- M* ]1 Q8 _
Field survey, 现场调查& t* Z0 ^! J' \6 ^- Y
Finite population, 有限总体
, V  v6 k; q3 g& b0 ?Finite-sample, 有限样本
$ l& N/ z4 y$ {  r' sFirst derivative, 一阶导数! k/ o# ^1 p; T
First principal component, 第一主成分
, A, Q  X6 A! C5 i3 kFirst quartile, 第一四分位数3 o$ P( k* i& ~  Q& f
Fisher information, 费雪信息量( a1 _+ Q+ j+ n! c
Fitted value, 拟合值
$ {: s0 ~6 L+ c# J( I  r9 ^Fitting a curve, 曲线拟合
+ r. X4 @- P$ {) L0 dFixed base, 定基5 Y' F8 q+ J/ B0 ]9 @  S8 S
Fluctuation, 随机起伏8 v: P6 K& {3 o' F$ J7 ?
Forecast, 预测% L& `0 M. y7 ]
Four fold table, 四格表
% j) [8 v% ?$ u) A+ W; LFourth, 四分点: W% m: ?) B1 g# T" j' [
Fraction blow, 左侧比率8 t; I2 l" i# N) U6 A
Fractional error, 相对误差7 u5 T+ Q0 y6 c3 G- ]6 e& v' d
Frequency, 频率
& b4 I+ h7 ]% Z3 Q$ qFrequency polygon, 频数多边图/ t, P' y( S4 V' r4 V% c1 {
Frontier point, 界限点9 Y+ m+ j( M' }) s
Function relationship, 泛函关系
; X0 q3 h  h7 i5 Z4 YGamma distribution, 伽玛分布
% |, x4 f7 q- b0 `/ q2 V" ?* h7 S8 ~Gauss increment, 高斯增量
* n( U" O7 y# F* }% g! J1 t/ @Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
7 T" b) Q7 M3 J* o$ rGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量, N- A( R0 H6 K+ l
General census, 全面普查& P5 I* x9 M$ g7 K1 T# m9 N
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
, q1 o5 P4 _6 L$ U; z6 mGeometric mean, 几何平均数
5 P% y8 A- f; D& b# q- q9 yGini's mean difference, 基尼均差: ^# k% \- X  Q2 M: y* D; ?9 x1 p
GLM (General liner models), 一般线性模型 ( E2 O3 w/ L6 G1 z3 `
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
2 ~+ Y) S" W! @2 T5 N- xGradient of determinant, 行列式的梯度
, N' m3 g6 F+ p* Z8 T# h# p, eGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
) P* g8 V% E) `0 ?Grand mean, 总均值; d# x6 Q- ]8 A- v3 `* i1 |
Gross errors, 重大错误
+ l& k! a4 x/ D% e$ m% |/ fGross-error sensitivity, 大错敏感度
* Y+ O# P0 J$ q: _& k1 ~0 \Group averages, 分组平均
' N3 ]/ x6 L, z' X  AGrouped data, 分组资料( v2 `6 x  X+ ^# W9 @$ v* k8 J% U
Guessed mean, 假定平均数- I5 U" j4 i: }- l0 m' f' Q+ _- F
Half-life, 半衰期! Z( j: S: @( }5 e- J2 Z2 I- `
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
6 \' q6 k+ B7 I" M2 ?) v/ q4 rHappenstance, 偶然事件
. o  ^1 p$ W3 P' A/ P# HHarmonic mean, 调和均数
" s* P* e4 M' s8 y) ?Hazard function, 风险均数
4 v! `" Z- c0 }2 b# jHazard rate, 风险率
- G: W) x( j2 b6 GHeading, 标目
9 F- Y) C4 N8 L8 N) B$ VHeavy-tailed distribution, 重尾分布
6 R# f9 O! m- O0 ~0 {- b0 s0 q/ vHessian array, 海森立体阵0 \) v# f* o+ L0 q4 Y; g* h
Heterogeneity, 不同质
3 |! v5 F: @- x# v, i3 ^% {$ L* lHeterogeneity of variance, 方差不齐
; j; t, }1 l8 D% n, rHierarchical classification, 组内分组
+ x+ V; y) `0 z+ p% r' xHierarchical clustering method, 系统聚类法
: I1 R6 W1 M/ h. H% ~High-leverage point, 高杠杆率点! k& r& k5 R; w8 d0 j; \
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型8 t$ `& {/ x' g/ h
Hinge, 折叶点$ V0 D- z$ V( P1 v+ s! f5 G3 Z
Histogram, 直方图' }! V; D& |( m  w5 \; x
Historical cohort study, 历史性队列研究
% p/ Q0 E8 W, y" V. GHoles, 空洞
0 t/ t( R2 Y$ U) _HOMALS, 多重响应分析3 N0 M& E9 L0 B6 j7 b6 s2 z. f
Homogeneity of variance, 方差齐性
2 E8 u, L8 N4 Z. \. G0 i# XHomogeneity test, 齐性检验5 a; v! l, B. N& z  q' h+ v+ S1 X) Y
Huber M-estimators, 休伯M估计量, F7 o' c+ T; I8 R# [/ T; L
Hyperbola, 双曲线9 v8 k; C% Q! `: O
Hypothesis testing, 假设检验
1 M6 w# s2 O" {7 f) KHypothetical universe, 假设总体( O% O. Y) Y  c! f1 E4 R/ i, h
Impossible event, 不可能事件
$ r! q9 p0 P( DIndependence, 独立性2 N0 X+ T3 Q$ H
Independent variable, 自变量- Q& K- K4 A! Y
Index, 指标/指数
7 }# P; Q1 O4 _Indirect standardization, 间接标准化法
+ Y' w, ?, r5 r9 i' {0 T. K% s& QIndividual, 个体
. C& x& ]% V! _' w  N; EInference band, 推断带
8 L$ g0 M: {7 }3 Y' F3 HInfinite population, 无限总体
7 e8 d3 o4 h1 n1 `& l' d  r# }Infinitely great, 无穷大
" ^5 G' |4 @5 ?* C9 {/ OInfinitely small, 无穷小% [, G: f* o, q) O5 t3 N( H
Influence curve, 影响曲线
/ v' ]3 p2 b7 C  v4 @/ rInformation capacity, 信息容量
* ?$ H6 m5 ]2 U/ V$ t* c# `* E! vInitial condition, 初始条件
$ S/ p7 [1 Y7 [$ g1 wInitial estimate, 初始估计值
7 k- c/ l4 U) s* ?& ^Initial level, 最初水平. @  @4 x3 B* B& Z
Interaction, 交互作用0 x+ O; a% ^/ O* X; Q, L
Interaction terms, 交互作用项0 z5 D% b2 U( [- |  s2 x, \
Intercept, 截距& t, y7 u( S( O
Interpolation, 内插法" V7 h% j2 a5 q8 {& m4 f" M% H
Interquartile range, 四分位距9 M% O$ ?$ o  l& J" s/ P- U& h
Interval estimation, 区间估计6 L7 ~! `& N# k/ o" w
Intervals of equal probability, 等概率区间
4 O5 _2 U) _7 z; F4 ^! [" dIntrinsic curvature, 固有曲率
7 `- w7 q* E; Y# J) \( }Invariance, 不变性
9 \4 Y) J/ a( j, pInverse matrix, 逆矩阵6 Z; J3 f. ^0 s0 Q+ `* l; G8 m+ i6 w
Inverse probability, 逆概率7 D0 B0 g3 W. L7 E2 }# J1 L: j
Inverse sine transformation, 反正弦变换
2 D1 y' I& X$ A9 I3 s1 mIteration, 迭代 4 L* t2 m! V2 S, {( i( c, {
Jacobian determinant, 雅可比行列式0 d, t6 _, P3 \( K  J( m6 q
Joint distribution function, 分布函数
$ U+ v: w% F7 G5 a1 Z5 C5 bJoint probability, 联合概率; J  B7 L, l$ F2 ]. q% ~: h
Joint probability distribution, 联合概率分布
. n; P# k) l; PK means method, 逐步聚类法" Y; r' Y$ _2 p  k4 B4 J
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 : o  f9 ^! B0 S# R
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图! y  Y" }2 `0 u% a3 E
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关% @# V% R4 r" W+ B  m
Kinetic, 动力学5 }/ O5 ~% [1 B6 {6 ?5 [" \; ^
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验. M* f' ^; C5 ]2 V3 o
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验3 P9 A% H. W8 k  i( O! _3 [
Kurtosis, 峰度6 b5 \0 |& V5 L5 a( w$ J+ q' M5 m- z
Lack of fit, 失拟9 w" A8 S# C4 W0 W& x4 ^8 ~
Ladder of powers, 幂阶梯
& l/ e) u* Z; m7 f- Q! q( b  {4 y3 `Lag, 滞后# w% L) s) J* ]  \
Large sample, 大样本
' j0 b! b0 s" i9 W$ ELarge sample test, 大样本检验
( l; p' R6 C% h3 ?% \5 ]# g( lLatin square, 拉丁方
1 `# _5 B; v/ }; R1 K' dLatin square design, 拉丁方设计5 K1 B! s7 n1 B' O, A
Leakage, 泄漏2 C  N4 g# U' v+ a; Q; l
Least favorable configuration, 最不利构形
1 r7 ^5 N" ]( r; D- o' V9 O& m, sLeast favorable distribution, 最不利分布" W8 r  E$ g. w% j& U7 X
Least significant difference, 最小显著差法5 d- t2 j% o' S6 ~1 d
Least square method, 最小二乘法% t, o/ ~' k. [) ]# h
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计1 I1 x$ d! s' Z. Z6 J! E% O# i$ F
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
* {, B, |3 y2 W. fLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
2 f7 R, i7 I  v- t. Q' uLegend, 图例$ A$ k' I9 X% j3 y- \; {
L-estimator, L估计量% g, h( D, {6 Z' P& W
L-estimator of location, 位置L估计量
. S- s4 z+ K) K2 X! G3 _7 `9 dL-estimator of scale, 尺度L估计量, [7 Q; _: q# p9 S
Level, 水平
/ M6 c4 f0 m/ F* d2 W$ y+ sLife expectance, 预期期望寿命, r' z0 s3 V+ k' _% S' }7 Q5 E3 X
Life table, 寿命表- n' J1 o' W7 a' |
Life table method, 生命表法
9 [6 p" |+ k6 v0 n. QLight-tailed distribution, 轻尾分布
4 a; w+ u0 U2 yLikelihood function, 似然函数/ z& A/ S# H! f
Likelihood ratio, 似然比3 j4 D% Z, Z- g6 x6 m
line graph, 线图9 h. b, \" F% M2 N/ Z* N% v% U
Linear correlation, 直线相关% a% B9 R3 e8 L9 p. c2 Z
Linear equation, 线性方程
8 ~5 F. o3 P" D" BLinear programming, 线性规划
: E; j! o; n1 d2 aLinear regression, 直线回归2 L! t; t1 n% Z8 _
Linear Regression, 线性回归& \$ }' X$ ?, z8 o
Linear trend, 线性趋势
& L9 c3 t6 [/ j6 jLoading, 载荷
# A+ A! l2 c# X; M: l/ l& PLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性$ w  Z5 }9 S! `5 A. F
Location equivariance, 位置同变性9 ]1 ]8 f" \8 m5 p, T9 {1 d8 w5 t$ o
Location invariance, 位置不变性
) B5 j) I! A# y; e; uLocation scale family, 位置尺度族" N3 Z  p8 @" I. y3 M
Log rank test, 时序检验
3 M3 }- {6 \0 s# w4 Z; a9 gLogarithmic curve, 对数曲线
5 C" e' ]' D6 ~1 {) ZLogarithmic normal distribution, 对数正态分布0 v) ~6 B5 O& h/ M; P* k
Logarithmic scale, 对数尺度
* e1 R4 Z; X+ o. }* y9 OLogarithmic transformation, 对数变换
1 c7 E; K6 E" c+ iLogic check, 逻辑检查- h+ _8 j/ ]7 A4 n0 W
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
" Q0 @1 d1 l; R) a, S* z2 t8 l; |; SLogit transformation, Logit转换  e7 Z3 g1 P- V. c$ O/ b( @
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
, b1 N7 g/ W) ]/ PLognormal distribution, 对数正态分布
! _' o9 d: H3 p7 }- p! q2 r) `  eLost function, 损失函数9 V% @& k$ B0 b1 \' a
Low correlation, 低度相关
! _. z" i9 E* \5 R) @Lower limit, 下限, V1 H! o$ o& O
Lowest-attained variance, 最小可达方差
2 h  f: \" ]! ?LSD, 最小显著差法的简称7 v( m5 e+ S; M, G3 ?
Lurking variable, 潜在变量
7 P) s. R! {: H. M# a& @+ ]1 XMain effect, 主效应
& j# \" e. Z4 s) s$ H" s9 _' aMajor heading, 主辞标目# s4 Z4 r" V% {! {
Marginal density function, 边缘密度函数
7 ]/ {- c: w8 W: RMarginal probability, 边缘概率
* g+ ]7 _& Z% j2 gMarginal probability distribution, 边缘概率分布  ^2 [9 X9 e6 o5 K# O6 E
Matched data, 配对资料
* l! f& ?7 U# m$ A( ^Matched distribution, 匹配过分布
6 Q& N+ u% F2 e7 OMatching of distribution, 分布的匹配
/ {4 y$ R; i* B4 h; W/ SMatching of transformation, 变换的匹配
7 j# v* D* R; s6 h% v8 mMathematical expectation, 数学期望
& |) \4 n0 x0 P6 O% O1 VMathematical model, 数学模型. S  p; G# G; y5 V: O  ?* P# n+ j. [
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
# H+ o& K) z0 T( j6 q9 j# HMaximum likelihood method, 最大似然法" [# S( _1 e  D5 V) f" w$ p- D6 i
Mean, 均数7 g2 n; b. e9 `  z# V& a5 d! M
Mean squares between groups, 组间均方/ W9 d: p5 p5 Y% q! M+ C
Mean squares within group, 组内均方3 u- \9 g& e& t9 s5 j; k. z$ ]
Means (Compare means), 均值-均值比较
$ C- n' c/ G4 @+ \Median, 中位数
1 S: `4 Y, K  D7 ~) fMedian effective dose, 半数效量+ V' g- G2 l0 z- M- ]% ]" y
Median lethal dose, 半数致死量
! H, k5 ^' Q4 `Median polish, 中位数平滑5 W* Q: P- c1 m% E7 R
Median test, 中位数检验- w# _/ j1 F: v, S
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量. [6 C: U) h: [  |5 S7 q3 b
Minimum distance estimation, 最小距离估计
$ E5 G% i% E& U% K3 x7 zMinimum effective dose, 最小有效量
, K/ I1 b: h* m8 H3 G* d# dMinimum lethal dose, 最小致死量4 Z. r0 I; l3 y- z5 H. f
Minimum variance estimator, 最小方差估计量  a3 _  I0 E* Y2 a4 i& J4 R% R
MINITAB, 统计软件包' B) d" `9 r! l% ~
Minor heading, 宾词标目9 S" z7 }2 A2 k1 z8 e0 Y0 X
Missing data, 缺失值$ [: D! h2 `: q% y% v( b
Model specification, 模型的确定$ x  @2 ?0 ?( a( Q( w! C9 t/ e
Modeling Statistics , 模型统计- k( I9 c) Z5 [1 D: p/ d
Models for outliers, 离群值模型- _+ h1 G! ~% M9 `
Modifying the model, 模型的修正
7 h) S7 _- {/ e" a& p' m" T. B, lModulus of continuity, 连续性模
& p. \* r1 H+ v% u# b! DMorbidity, 发病率 1 V6 s7 K( A1 Z- B
Most favorable configuration, 最有利构形
# d& d/ {! j6 o; R5 {. Q$ fMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
0 w- e; `. u3 G( w) CMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
4 ?+ Q: Q2 Q0 wMultiple comparison, 多重比较
, M& k4 K- S' P$ u) C; b9 n4 cMultiple correlation , 复相关- z3 Z8 s% U8 k8 C- k- R+ j! K5 J
Multiple covariance, 多元协方差
# r0 ]: U; Y- y6 G, ]+ YMultiple linear regression, 多元线性回归5 V9 C2 \& {% y! }+ s4 a. m5 Z4 [
Multiple response , 多重选项
) ?- e2 P* ~& \8 B1 s! @Multiple solutions, 多解: O7 d) J% Y4 a$ R5 }; ~) @
Multiplication theorem, 乘法定理
/ {) O8 V7 W! i2 _/ j; S, XMultiresponse, 多元响应' ^8 {2 b5 R0 n- x& o) m% G; R# j
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
/ m8 _' P# ^8 SMultivariate T distribution, 多元T分布
# d( A1 H% n- n$ W/ AMutual exclusive, 互不相容2 h4 n' k6 T: E
Mutual independence, 互相独立% n; R9 M. }- ]2 c
Natural boundary, 自然边界
# h: W# A9 M& k4 ?7 DNatural dead, 自然死亡
* b% X1 q& K+ r& g- i5 o$ S% Z% aNatural zero, 自然零
9 ?: n" K* ]3 s4 V  `) T6 j, kNegative correlation, 负相关
8 n# n+ d" i7 z/ x" C) xNegative linear correlation, 负线性相关8 f7 e! W1 f% o
Negatively skewed, 负偏8 N2 F  k0 Q9 f0 \) r
Newman-Keuls method, q检验
( D% ]# O9 A. M' g: GNK method, q检验8 a4 J3 R' G: d0 g! H: x+ E
No statistical significance, 无统计意义3 T7 X( P4 ]! O- _
Nominal variable, 名义变量
: q9 ^1 `' G0 pNonconstancy of variability, 变异的非定常性- C. o. a. m& t# x; e
Nonlinear regression, 非线性相关" M' v0 A4 G6 E0 u! g2 r+ Q9 g
Nonparametric statistics, 非参数统计
& l2 y% }  N$ l4 c7 ]# tNonparametric test, 非参数检验
, l+ w2 K; V: y& qNonparametric tests, 非参数检验
- F1 S" y" [' f, Y" T, ONormal deviate, 正态离差* c+ N7 @, L3 A2 b
Normal distribution, 正态分布
( e- q, l1 y1 K& F, Q) R) ~Normal equation, 正规方程组
3 z" E7 W7 B! u& Y. R1 O# J# HNormal ranges, 正常范围! [2 {8 K7 c' w+ \; F) o5 w2 k
Normal value, 正常值
+ D6 Z" w0 j2 `9 @# S( JNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数! `, f2 l3 z6 [4 [6 A2 f2 z8 q5 N& Z
Null hypothesis, 无效假设 0 |/ s; Z4 @, a, U2 l
Numerical variable, 数值变量: L5 |3 A) K2 [3 H
Objective function, 目标函数6 N" b: v) T/ s8 C( A- q7 B
Observation unit, 观察单位4 P# G6 n/ e& R
Observed value, 观察值
2 X0 i5 F0 [9 h4 p7 a2 ^One sided test, 单侧检验
6 K# w4 K3 h3 B. o  {One-way analysis of variance, 单因素方差分析
5 m  J/ m2 M. B( XOneway ANOVA , 单因素方差分析
1 I! d3 v. q. R. \% R. JOpen sequential trial, 开放型序贯设计- q9 I1 Z" j) n
Optrim, 优切尾$ ?2 O: M" n, ^3 U3 k& Q
Optrim efficiency, 优切尾效率
$ A/ E7 X& ^. d/ h. lOrder statistics, 顺序统计量4 D& Z2 F+ L6 @3 K, K. d5 J
Ordered categories, 有序分类
% |7 Y0 f5 E$ I  k( VOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归& a, u* R+ o- ]. I! G; _! H
Ordinal variable, 有序变量- |6 J8 C0 W2 |* v$ M6 ?* a/ d
Orthogonal basis, 正交基! L0 k) N2 C2 u: v( ?1 |/ v
Orthogonal design, 正交试验设计
4 ^4 ^$ q% k+ d3 w4 y8 K0 N! bOrthogonality conditions, 正交条件9 [5 }4 ~& @7 s6 J* |8 K2 R+ z9 q* o
ORTHOPLAN, 正交设计
, |  b# R0 s4 [) T* iOutlier cutoffs, 离群值截断点6 ^9 U& H5 t8 e4 q, ?
Outliers, 极端值
3 ~( A/ ]- R' W" t) @1 w" C/ {6 H, LOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
) N1 g) E/ n# u, M  v" |$ pOvershoot, 迭代过度+ V5 t9 R7 ?. q! N
Paired design, 配对设计
* e$ G1 V, S' p* d4 EPaired sample, 配对样本2 A) P* G2 I! e
Pairwise slopes, 成对斜率
% B4 N$ q* y' r1 A$ G3 E1 n6 qParabola, 抛物线
+ B1 O1 f6 b6 s" O( d3 PParallel tests, 平行试验
  x+ z: \2 y: s* IParameter, 参数
' B' f! _  Z* A3 gParametric statistics, 参数统计  H8 ]+ z6 d$ g; c
Parametric test, 参数检验
' X2 m+ A% a/ @" Y- v# tPartial correlation, 偏相关. A" z& ?- A/ d6 W8 C4 ?% P
Partial regression, 偏回归
/ Q- s& S8 y9 D$ `/ ePartial sorting, 偏排序8 N: p7 c3 j3 G/ `& X. n, ]
Partials residuals, 偏残差) P" E% m+ l7 b/ v) Z) ]* k" D
Pattern, 模式5 q4 g: E% e5 J/ u/ a. N+ z
Pearson curves, 皮尔逊曲线
3 \8 P. W# v7 T5 iPeeling, 退层, A8 m  N+ D% Q! H
Percent bar graph, 百分条形图4 k2 n* Z4 o1 L9 C
Percentage, 百分比, {- t) m& h) M& s) P( g4 Z
Percentile, 百分位数
1 |) L; I5 t, q( i# |Percentile curves, 百分位曲线- Z" ]. x1 }9 S; ^9 P% o& r1 R& i9 F
Periodicity, 周期性
, |$ ]+ o/ r$ d( q* w) |9 y6 xPermutation, 排列
: d  R" I: P! s4 M! }! pP-estimator, P估计量
4 L( T9 J& }& C7 J9 sPie graph, 饼图  p, a. U/ l% h4 T" W8 R2 V  {; z
Pitman estimator, 皮特曼估计量7 C9 ?' S! a  G% d% D5 ?+ z# x
Pivot, 枢轴量
* O  \. K! I& u- G8 v0 T& pPlanar, 平坦
& t9 r2 t7 C6 j; MPlanar assumption, 平面的假设
; F) s7 ~1 g3 f- ~0 d: j! F1 hPLANCARDS, 生成试验的计划卡  X0 [: p4 S3 z. |1 @. k$ S
Point estimation, 点估计
5 L; B; X% i, SPoisson distribution, 泊松分布
5 v4 c7 t) N) }* c( x8 H4 C6 [Polishing, 平滑
. _6 J0 y6 P! ?, s  M7 }# n0 h: a4 yPolled standard deviation, 合并标准差) m& @8 |, [# {' s3 g6 R
Polled variance, 合并方差: G3 i. ]- i/ G8 @
Polygon, 多边图
% M4 y$ \6 Y2 {: ?5 o9 H4 ]5 Y1 `Polynomial, 多项式6 {  |$ _" f: N+ s' e
Polynomial curve, 多项式曲线3 |& K0 z& a) J' {( A. e
Population, 总体/ z( d5 ^- X4 z  O7 |6 d
Population attributable risk, 人群归因危险度
4 a) ^3 V7 e$ nPositive correlation, 正相关
: ^* N* [3 N6 k; Q* Q$ W; lPositively skewed, 正偏1 M6 ~4 c. c6 E  m+ x
Posterior distribution, 后验分布) K5 J# c( y& J. B; |3 L. ^  j& ?
Power of a test, 检验效能* ?8 k; C2 _% K3 V  C
Precision, 精密度# g3 X  B. b3 }$ Z
Predicted value, 预测值* [8 {6 N$ |4 G
Preliminary analysis, 预备性分析$ S3 d; t# x/ x  J0 n8 @- J3 @
Principal component analysis, 主成分分析
: F: g, A9 R) _0 S! Z9 XPrior distribution, 先验分布9 o& s! T2 a8 t6 y0 G1 g. l
Prior probability, 先验概率
: w2 }/ h' x: T. fProbabilistic model, 概率模型
8 N+ S! j0 p, j% k/ Dprobability, 概率/ m& r' S8 ]* \" c' [
Probability density, 概率密度2 H. x: o& K/ a6 E0 x
Product moment, 乘积矩/协方差2 W0 X) D! N5 e' V' a% f' I
Profile trace, 截面迹图9 f/ g/ `' E. P
Proportion, 比/构成比, m( e4 r* g$ Z
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
! ?5 r$ s, g! {% W: r: yProportionate, 成比例
" {  _' M  y/ k1 v8 @+ iProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量9 F4 d( w' l. G' @2 A
Prospective study, 前瞻性调查
) l6 B3 m& g& ^8 w0 l- I, @Proximities, 亲近性 6 l7 n# L+ b& I/ G# [
Pseudo F test, 近似F检验
) X. Z& I; z* ^Pseudo model, 近似模型. P3 d; }* I$ W& ]' Q( _4 a
Pseudosigma, 伪标准差
. k& `8 z2 p# f; YPurposive sampling, 有目的抽样0 l6 R+ f3 B, M6 u+ f' v" x+ D
QR decomposition, QR分解
- C* _, c' Q" Y& M5 z& {: T% dQuadratic approximation, 二次近似
& T/ B2 c! o. E5 b4 J" g& R+ sQualitative classification, 属性分类
- W% Y. \) p) v& n. A/ t4 L: ?1 aQualitative method, 定性方法" z2 G$ m- W5 o+ X/ h2 P
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
" Q9 v6 f& O; X9 k. LQuantitative analysis, 定量分析
! N3 t! K4 P1 M4 I$ s' zQuartile, 四分位数
( ]$ w+ E7 S! ~" p! t6 J* |Quick Cluster, 快速聚类; ]) H! w) ~+ `+ A; O
Radix sort, 基数排序
4 A1 ^0 K7 w. L& Q) r" PRandom allocation, 随机化分组
. D7 B. G9 r  v8 [$ URandom blocks design, 随机区组设计: w( R. W$ y& E/ B: b2 j4 H
Random event, 随机事件  M# q$ y* W0 ~6 o- |- t
Randomization, 随机化$ I" C* j  N$ \
Range, 极差/全距
8 J. t4 ]+ y! @  J$ KRank correlation, 等级相关
# s5 ~' `6 n( w% x1 B9 PRank sum test, 秩和检验
, x9 m6 c" k, H& r. K' `8 _Rank test, 秩检验8 @3 X6 U8 G' d6 O( G7 N- b
Ranked data, 等级资料4 Q& ?$ L+ b6 J' f
Rate, 比率1 G$ d9 `' f: C: i5 n0 B" u" R! a- C% A* N
Ratio, 比例
7 I9 {/ K& [$ W& {& U/ p5 n) BRaw data, 原始资料
. g5 Q- U% @) v' O4 {Raw residual, 原始残差, I/ E* j8 i6 E# b9 ~* W7 v
Rayleigh's test, 雷氏检验* |$ W( }/ Q$ E( W, x& t
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
; ?; K" N5 W1 Y4 e% v# \& a0 T" J' d; vReciprocal, 倒数
  H* x8 j0 Y/ k! S- n6 xReciprocal transformation, 倒数变换8 ]! ^7 I/ D( ~/ t7 c! I1 f; J
Recording, 记录
' o3 k5 n* L- \$ T) \0 {! q6 eRedescending estimators, 回降估计量
+ H+ V6 U" h' d, x% HReducing dimensions, 降维2 O$ ]: E+ k: t- R0 Q7 x4 Y
Re-expression, 重新表达8 C1 e) L/ z( c* F" [
Reference set, 标准组$ ^$ H) S' Y% ]6 ]  Z4 a& |  u
Region of acceptance, 接受域
% p+ F" c# z8 y" e; j5 S7 p! lRegression coefficient, 回归系数* B* S1 i3 e) ^6 T/ i  v  u
Regression sum of square, 回归平方和
1 K5 t& M! s8 }' y0 oRejection point, 拒绝点
$ q" m6 Q  o5 Z8 MRelative dispersion, 相对离散度
2 q$ s$ c! \; H! BRelative number, 相对数
3 b; ?* c) \1 P' iReliability, 可靠性
' H+ U2 ]' @& s, zReparametrization, 重新设置参数( E2 h2 z+ F5 `2 k" L
Replication, 重复& U; f. B) A5 Q
Report Summaries, 报告摘要
* y: f' W9 X+ k8 X2 R7 nResidual sum of square, 剩余平方和) v* t5 e9 K- S% x; k
Resistance, 耐抗性
+ k' i# j9 I8 K& A3 U8 x$ zResistant line, 耐抗线
: h6 ?. w; ~. p5 S/ PResistant technique, 耐抗技术
6 z' ?: c7 F2 z& ~R-estimator of location, 位置R估计量
$ g8 J' g2 M( b* [" E! ZR-estimator of scale, 尺度R估计量6 z9 \0 ]7 C1 s0 Y# x  D" q, N
Retrospective study, 回顾性调查
5 d7 E+ K; a3 S* I, F4 HRidge trace, 岭迹
/ r- z, q& F, _4 ^/ URidit analysis, Ridit分析( E! D2 V3 q9 P9 E7 W' V
Rotation, 旋转" \0 e6 Q: y# u3 Z' k5 i. s
Rounding, 舍入/ L5 O) ~" N& D4 N& R
Row, 行$ o0 o3 Z2 `" P! s/ H: X( `
Row effects, 行效应
& m( B& m# w5 @4 RRow factor, 行因素0 c7 ~# E5 ?  w; |1 C  G5 V  s
RXC table, RXC表8 r) t# x( ^# Z! w) g% V
Sample, 样本; n9 y" e3 e. G4 q
Sample regression coefficient, 样本回归系数
; H% m# r) x/ y4 `* r# W) f+ ESample size, 样本量% o; R* m+ \0 I5 c( H5 c5 |* ~# a# d
Sample standard deviation, 样本标准差
& u: J" H$ P' i4 O; USampling error, 抽样误差
) s7 v0 ^5 W" t1 j8 QSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
  s) v6 a/ E( o( s% a6 L: n) G3 ~3 iScale, 尺度/量表
3 o0 X) S! i$ b, g/ vScatter diagram, 散点图) M0 S9 S' H3 |
Schematic plot, 示意图/简图
2 v. G, j; P' O9 T. cScore test, 计分检验
/ x; V  Q: ]. ^. m# r' nScreening, 筛检0 H4 R( ~$ l5 _
SEASON, 季节分析
1 V4 A0 ?8 R  n* l. t2 CSecond derivative, 二阶导数
' [. Y+ S3 S$ X5 T; cSecond principal component, 第二主成分
. t; s9 {2 \$ p$ N% uSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
# i: Y. k7 Z; S! E" ]3 r$ tSemi-logarithmic graph, 半对数图, e8 a+ e; P, x# O
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸$ c; a: Z8 {2 Y* J+ Z) ^6 X
Sensitivity curve, 敏感度曲线* X# l+ m" S, }5 J
Sequential analysis, 贯序分析
6 @6 r& @) m& BSequential data set, 顺序数据集% z* z, d4 e8 F9 Q5 U) z
Sequential design, 贯序设计) ?4 U% o; L: C" [1 o& b
Sequential method, 贯序法
3 F5 s) D0 u. Y& v0 N2 M: USequential test, 贯序检验法- g3 A3 B3 e2 m3 p/ p/ C6 x. w
Serial tests, 系列试验$ w& V% E# F1 C# {" y; T& f4 e
Short-cut method, 简捷法
: o, G& ~& A5 }3 W/ DSigmoid curve, S形曲线# ?1 G% I4 H8 J6 X0 {8 t9 \) d$ t1 |. x
Sign function, 正负号函数
; L) E+ L! M: F. Z5 K( y6 e3 f0 BSign test, 符号检验7 j; k4 _1 X2 a7 X! s
Signed rank, 符号秩0 d1 ?7 o* W% `7 S+ b% \% ?5 c
Significance test, 显著性检验9 R# X% K  g5 Z) p! }+ _% Y  ^
Significant figure, 有效数字
  H% f8 g# v7 Q+ L3 U0 D% N# Q/ }# fSimple cluster sampling, 简单整群抽样
! E6 Y$ E: L1 G3 A6 R1 iSimple correlation, 简单相关
+ L$ {- ^6 t9 l4 _# s$ JSimple random sampling, 简单随机抽样+ f' ]" H7 g& U- C- `  M
Simple regression, 简单回归
* f( o, T* |9 Z$ i5 p5 F% n7 Gsimple table, 简单表
7 |7 Y! N! U# O1 i# j. RSine estimator, 正弦估计量
( N* m* b% |) hSingle-valued estimate, 单值估计) j* L# {& r& x' I  L, D  L
Singular matrix, 奇异矩阵
: g; h! Y7 T( W$ |7 w( xSkewed distribution, 偏斜分布
$ n' e2 Z8 N( W0 tSkewness, 偏度
- T  F! M7 t8 R6 |* ]' k2 O; @. _Slash distribution, 斜线分布
3 e3 s, i4 _, H- k# t4 s* }2 ISlope, 斜率1 {5 j" v* f& t
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
4 r$ U7 L6 J- |% f& m/ I/ H) HSource of variation, 变异来源
+ l7 L1 w. z- s. d8 DSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关. x9 t# a! K  {. i# v5 [
Specific factor, 特殊因子
- n* Q, R4 M6 F/ P7 W) MSpecific factor variance, 特殊因子方差
3 o! }0 M, p( ^Spectra , 频谱
: Q: m8 ?1 h4 }5 F- VSpherical distribution, 球型正态分布
9 _) V, I+ }1 J/ n8 a1 h( tSpread, 展布
0 y/ b- I0 {) QSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包! G: U* \1 w4 E2 f6 m
Spurious correlation, 假性相关% V* t) [% r0 f- N8 U  v" v
Square root transformation, 平方根变换/ @& s+ q& k/ ~: {' |! j
Stabilizing variance, 稳定方差& ]4 W) I" T2 Z5 }# b1 T0 C: i; k
Standard deviation, 标准差. l/ c% E( V# c2 e; ^* C( l+ n& E
Standard error, 标准误
# |5 j" M- t6 ^. _Standard error of difference, 差别的标准误
& H5 R5 m4 w) x+ r! c8 x3 E' QStandard error of estimate, 标准估计误差+ u0 {2 m' m! q3 g- B9 h0 V; z/ m9 H+ b
Standard error of rate, 率的标准误  r) L! n% U  R/ B# G
Standard normal distribution, 标准正态分布
! a- R- q  j6 E  xStandardization, 标准化
9 W/ M* U* A; l: r7 ?; @! MStarting value, 起始值
6 X2 I4 n; q; Q6 ZStatistic, 统计量
# L. r& D+ |; t( q' ]2 b- o& e2 t0 \Statistical control, 统计控制" S! H$ p7 Q7 U! A" ]  l
Statistical graph, 统计图( J1 S) L, ]/ _! W  I
Statistical inference, 统计推断
# @* l8 \- \' Q3 D" ]0 w" d- }Statistical table, 统计表
$ ]- W; A, K% \8 r$ a4 w% a# Q$ fSteepest descent, 最速下降法- c' ~' S9 V1 p% R7 J3 Y/ V# [
Stem and leaf display, 茎叶图8 r( r# ~, D$ Z' e, c% p) R
Step factor, 步长因子
, V0 B1 @, J$ ~9 d& T. dStepwise regression, 逐步回归
1 r+ ~% f4 }. k/ ]5 AStorage, 存
- C6 ~1 F/ q8 w* H5 @. e2 l, jStrata, 层(复数)
5 G9 d. h  Q/ o0 f. U0 |Stratified sampling, 分层抽样: y& B+ s0 W; c
Stratified sampling, 分层抽样. L$ F9 k* D+ j2 b; s/ T
Strength, 强度
6 E! d. d/ x4 a1 q8 }7 bStringency, 严密性
8 a' U% o+ U6 NStructural relationship, 结构关系  X8 t' Y. L5 H& H- f; Y& W
Studentized residual, 学生化残差/t化残差" p2 i. z. M& p  [" u0 ?: B% L# G7 B! R: E
Sub-class numbers, 次级组含量
4 H0 l5 `# s+ W5 dSubdividing, 分割& y2 Q( o" x  _) Y
Sufficient statistic, 充分统计量$ m# U  ?( h# l- R) \5 {
Sum of products, 积和) k: j9 _. ~8 ^+ I4 z
Sum of squares, 离差平方和
: L  t2 t* D% O+ ]! E1 CSum of squares about regression, 回归平方和
1 R, V, ?% q2 z/ X/ O; Z3 v- r4 z! _Sum of squares between groups, 组间平方和
! P2 D4 X( _0 r9 w! P8 {# ?Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和. e+ I! i$ I2 K* C  a$ I1 C
Sure event, 必然事件( ]3 u" D2 V8 J
Survey, 调查
: S& h+ S3 l0 _$ y+ L( xSurvival, 生存分析
) A, _( P- s3 lSurvival rate, 生存率5 ]7 H8 y* ?: [- H- ]9 u
Suspended root gram, 悬吊根图
, X/ ~( p0 c, u$ {. }7 sSymmetry, 对称
- @8 o0 X! O. zSystematic error, 系统误差  H) s$ i: w8 j
Systematic sampling, 系统抽样
. ]  P8 r7 p0 ?Tags, 标签
7 s* M5 V* Q" i, L; KTail area, 尾部面积
% r% ?; R% ~5 yTail length, 尾长
1 v# O) z4 c6 @3 STail weight, 尾重1 n2 x! }+ ~* R; ?2 v$ W
Tangent line, 切线9 X0 n. G+ R4 p0 P
Target distribution, 目标分布! |! \7 I% v) r  N& @' }
Taylor series, 泰勒级数
2 ]5 c6 g7 z( W" A5 Y5 [Tendency of dispersion, 离散趋势
  `3 {! v5 o9 `- v& p$ HTesting of hypotheses, 假设检验
5 L2 m& g* s6 l8 q/ BTheoretical frequency, 理论频数% c% i* a; R: M% v; q3 n7 Y3 e
Time series, 时间序列
, ?$ ]9 I* \$ T+ I8 P; F( KTolerance interval, 容忍区间
' n" ]4 p' k1 X( [8 oTolerance lower limit, 容忍下限& I9 L4 }( r* k8 a2 B& K
Tolerance upper limit, 容忍上限
7 Y7 v& D1 P1 H; }Torsion, 扰率
2 G( ^4 \" u: jTotal sum of square, 总平方和0 g! b, p- z( Z6 S6 _! ]
Total variation, 总变异
  x  X: p& _! L) U9 FTransformation, 转换
: r' |3 [0 y* x/ A3 l2 R  H4 K# oTreatment, 处理1 c/ G" C' u$ o+ a7 K+ _+ J: h
Trend, 趋势
. T1 s2 J* [; m2 K0 XTrend of percentage, 百分比趋势
8 [% E% N' Z/ B  ~6 nTrial, 试验( L& T- b' P* O6 w; \
Trial and error method, 试错法% b, o+ A* d! m, v3 I' Z. M
Tuning constant, 细调常数& |+ h( N# p' s, h. J
Two sided test, 双向检验
& z3 L4 Z0 y7 V. m9 z: U0 u2 ]Two-stage least squares, 二阶最小平方
' o! Y" O$ ?7 _, eTwo-stage sampling, 二阶段抽样% P2 J: V0 o. U9 u) o) v1 P
Two-tailed test, 双侧检验! X$ F1 S8 d0 Q6 f9 x
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
2 A8 j" @9 y& f0 S) F9 R! G2 U" LTwo-way table, 双向表
4 \' \) O  O5 l+ m' {7 G; eType I error, 一类错误/α错误
& l. y9 h* [1 p! M9 v6 W! gType II error, 二类错误/β错误1 [* b8 ~; j2 |6 g1 z% R
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称# F3 e) a% W) _9 |( S( Y% J
Unbiased estimate, 无偏估计
0 i% ?$ L) X, F' PUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
; j2 n8 p( ]9 ?5 uUnequal subclass number, 不等次级组含量
- g% O1 B* L: _- X0 j& }5 c: o/ }Ungrouped data, 不分组资料
) o6 j. I. ^  Z  z) {. R! x- K6 yUniform coordinate, 均匀坐标
* e5 r1 n" e5 ]8 x* m; N$ @Uniform distribution, 均匀分布
* t$ Y8 y2 P, e( T. k0 xUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计' w3 ?: z* p) u; r. R
Unit, 单元' _& Q) W. B$ F2 z6 c' U
Unordered categories, 无序分类! ?, e; |; ^- F# H; r4 v9 P8 `5 b( l
Upper limit, 上限/ s, q7 B" h# o  A
Upward rank, 升秩
& B5 D; d. _5 v4 IVague concept, 模糊概念
7 F( t9 T9 }1 c% n( ?; VValidity, 有效性
) M5 A9 Z% X; Z" S0 @. i: NVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
! x; [5 M5 h9 R5 N. TVariability, 变异性
6 V- o. \$ X+ d8 ~" _# MVariable, 变量& ~( U" _- [) n: _7 J' x
Variance, 方差
" H' X' B$ J! J" M" }# f2 mVariation, 变异
0 h4 H9 B/ a1 f1 \' {0 PVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
' k6 ?* H7 B3 Z' b; ^Volume of distribution, 容积2 R% B8 O. T- R
W test, W检验
* {# x2 {1 ^/ M- c8 OWeibull distribution, 威布尔分布
7 b( {) g& s! D3 AWeight, 权数
7 v; E5 p; I! J3 `Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验: M& p3 G3 c: {3 N: i( f8 b) z
Weighted linear regression method, 加权直线回归- L, W2 r& R% ?8 w" P+ q
Weighted mean, 加权平均数
) |2 K% }* N: b8 _: i& l- A) B- FWeighted mean square, 加权平均方差/ y5 `/ n- |5 T# a( T
Weighted sum of square, 加权平方和
0 M, o8 L3 o" P$ j/ C1 qWeighting coefficient, 权重系数7 T+ @$ a/ C; B
Weighting method, 加权法 . |1 E3 M2 j! ?9 e$ d4 `! d
W-estimation, W估计量: H1 m) t! t5 n" ], P
W-estimation of location, 位置W估计量
) ~4 J3 i$ m  q8 KWidth, 宽度1 X& W6 y' j6 @5 ~& }. _/ y
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
( d/ a+ k) ?( \$ @9 w7 N; C; w" j0 C; JWild point, 野点/狂点1 o7 ?/ g- J3 _$ W: i  Q
Wild value, 野值/狂值
4 k2 p; R; _; j% wWinsorized mean, 缩尾均值
4 k: p( }+ l; o; PWithdraw, 失访
/ ^; E- i$ r$ eYouden's index, 尤登指数. V& Z- _0 k; Z: l: a/ y
Z test, Z检验
( l0 S$ t( X1 S! c) wZero correlation, 零相关
* ^( S0 C' U8 s6 ]& w% RZ-transformation, Z变换

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